Azure Document Intelligence: Unterschied zwischen den Versionen
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Document Intelligence ist ein AI basierter cognigitive service von [https://portal.azure.com/ Microsoft Azure]. | |||
Der Dienst besteht zumindest aus einem Document intelligence Objekt und einem zugehörigen Speicherkonto. Wenn ein neues Projekt in Document intelligence Studio (kurz: DIS) angelegt wird, muss dafür ein Speicherkonto genannt werden. Das Speicherkonto wird benötigt, um die Trainingsdateien für die AI Modelle zur Verfügung zu stellen. Die Feldkonfiguration für die extraktion und das Training eines zugehörigen Models werden im WebUI des DIS gehandhabt. Die Handhabung der Daten sehen wir uns im Kapitel Speicherlaufwerke genauer an. | |||
DIS bietet verschiedene vorkonfigurierte Modelle, diese sind für uns an dieser Stelle erstmal nicht relevant. Um eigene Modelle zu erstellen und zu trainieren, verwenden wir die "Custom extraction", bzw. die "custom classification" falls die Dokumente erst separiert werden müssen. | |||
==Azure Ressourcen== | |||
Auf der Portalseite von Azure finden sich die Ressourcen welche der Ressourcengruppe BSB_AI-Services zugehörig sind. Aktuell ist dort ein Document intelligence Dienst und ein Speicherkonto zu finden. | |||
Verschiedene Projekte können problemlos auf den selben Ressource ausgeführt werden. Das DIS WebUI ist eine davon losgelöste Plattform, welche darunter laufenden Projekte an ein Benutzerkonto bindet. Die Projekte selbst werden jedoch beim erstellen dauerhaft mit den hier gezeigten Ressourcen verknüpft. | |||
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===Cognitive Service - Document Intelligence=== | |||
Die Resource des vorläufig ersten Document intelligence Objektes heisst "BSBDocInt". Es gibt dort keine weiteren Einstellungen, welche durch den Benutzer vorgenommen werden sollten. | |||
Die Detailseite der Resource ermöglicht die Anzeige der Zugriffsschlüssel und des Endpunktes für die Konfiguration des Helper Arbeitsschrittes. | |||
Die Endpunkte setzen sich grunsätzlich aus dem Namen der Resource und der Endung cognitiveservices.azure.com zusammen. E.g.: https://bsbdocint.cognitiveservices.azure.com | |||
===Speicherlaufwerke=== | |||
Das Speicherkonto "databsb" ist ein | |||
====Datenhaltung==== | |||
- Dateiablage und organisation | |||
- zugehörige dateien | |||
==[https://documentintelligence.ai.azure.com/studio Document Intelligence Studio]== | |||
Version vom 14. Oktober 2024, 10:10 Uhr
Beschreibung
Document Intelligence ist ein AI basierter cognigitive service von Microsoft Azure.
Der Dienst besteht zumindest aus einem Document intelligence Objekt und einem zugehörigen Speicherkonto. Wenn ein neues Projekt in Document intelligence Studio (kurz: DIS) angelegt wird, muss dafür ein Speicherkonto genannt werden. Das Speicherkonto wird benötigt, um die Trainingsdateien für die AI Modelle zur Verfügung zu stellen. Die Feldkonfiguration für die extraktion und das Training eines zugehörigen Models werden im WebUI des DIS gehandhabt. Die Handhabung der Daten sehen wir uns im Kapitel Speicherlaufwerke genauer an.
DIS bietet verschiedene vorkonfigurierte Modelle, diese sind für uns an dieser Stelle erstmal nicht relevant. Um eigene Modelle zu erstellen und zu trainieren, verwenden wir die "Custom extraction", bzw. die "custom classification" falls die Dokumente erst separiert werden müssen.
Azure Ressourcen
Auf der Portalseite von Azure finden sich die Ressourcen welche der Ressourcengruppe BSB_AI-Services zugehörig sind. Aktuell ist dort ein Document intelligence Dienst und ein Speicherkonto zu finden.
Verschiedene Projekte können problemlos auf den selben Ressource ausgeführt werden. Das DIS WebUI ist eine davon losgelöste Plattform, welche darunter laufenden Projekte an ein Benutzerkonto bindet. Die Projekte selbst werden jedoch beim erstellen dauerhaft mit den hier gezeigten Ressourcen verknüpft.
Cognitive Service - Document Intelligence
Die Resource des vorläufig ersten Document intelligence Objektes heisst "BSBDocInt". Es gibt dort keine weiteren Einstellungen, welche durch den Benutzer vorgenommen werden sollten.
Die Detailseite der Resource ermöglicht die Anzeige der Zugriffsschlüssel und des Endpunktes für die Konfiguration des Helper Arbeitsschrittes.
Die Endpunkte setzen sich grunsätzlich aus dem Namen der Resource und der Endung cognitiveservices.azure.com zusammen. E.g.: https://bsbdocint.cognitiveservices.azure.com
Speicherlaufwerke
Das Speicherkonto "databsb" ist ein
Datenhaltung
- Dateiablage und organisation
- zugehörige dateien